Differenze tra le versioni di "Comando Regressione"

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;Regressione[Lista di punti, Lista di Funzioni]
 
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:Calcola una funzione che è combinazione lineare delle ''Funzioni'' e meglio approssima i ''punti'' della lista.
 
:Calcola una funzione che è combinazione lineare delle ''Funzioni'' e meglio approssima i ''punti'' della lista.
{{example|1=Dati ''L={A, B, C,...}, f(x) = 1, g(x) = x, h(x) = e^x, F = {f, g, h}''
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{{example|1=<div>
il comando <code> Regressione[L,F]</code> calcola una funzione del tipo ''a + b x + c e^x'' che approssima i punti della lista.}}
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:* <code>Regressione[{(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, {x^2, x}]</code> restituisce 0.625 ''x''^2 - 0.25''x''.
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:* Dati ''L={A, B, C,...}, f(x) = 1, g(x) = x, h(x) = e^x, F = {f, g, h}'', il comando <code> Regressione[L,F]</code> calcola una funzione del tipo ''a + b x + c e^x'' che approssima i punti della lista.</div>}}
 
;Regressione[Lista di punti, Funzione]
 
;Regressione[Lista di punti, Funzione]
 
:Calcola una funzione di errore quadratico minimo, utilizzando i punti della lista. La ''Funzione'' deve dipendere da uno o più slider, presi come valori iniziali dei parametri da ottimizzare. L'iterazione è di tipo non lineare e può non convergere: in questo caso provare a modificare i valori degli slider in modo da ricercare un migliore valore iniziale.
 
:Calcola una funzione di errore quadratico minimo, utilizzando i punti della lista. La ''Funzione'' deve dipendere da uno o più slider, presi come valori iniziali dei parametri da ottimizzare. L'iterazione è di tipo non lineare e può non convergere: in questo caso provare a modificare i valori degli slider in modo da ricercare un migliore valore iniziale.
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:{{example|1=Sia ''a'' uno slider con intervallo da ''-5'' a ''5'' e incremento 1. Il comando <code><nowiki>Regressione[{(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, a + x^2]</nowiki></code> restituisce ''-1 + x^2''.}}
 
{{note|1=Altri comandi di regressione: [[comando RegExp|RegExp]], [[comando RegCrescita|RegCrescita]], [[comando RegLin|RegLin]], [[comando RegLinX|RegLinX]], [[comando RegLog|RegLog]], [[comando RegLogistica|RegLogistica]], [[comando RegPol|RegPol]], [[comando RegPot|RegPot]] e [[comando RegSin|RegSin]].}}
 
{{note|1=Altri comandi di regressione: [[comando RegExp|RegExp]], [[comando RegCrescita|RegCrescita]], [[comando RegLin|RegLin]], [[comando RegLinX|RegLinX]], [[comando RegLog|RegLog]], [[comando RegLogistica|RegLogistica]], [[comando RegPol|RegPol]], [[comando RegPot|RegPot]] e [[comando RegSin|RegSin]].}}

Versione delle 16:23, 26 ago 2013



Regressione[Lista di punti, Lista di Funzioni]
Calcola una funzione che è combinazione lineare delle Funzioni e meglio approssima i punti della lista.
Esempio:
  • Regressione[{(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, {x^2, x}] restituisce 0.625 x^2 - 0.25x.
  • Dati L={A, B, C,...}, f(x) = 1, g(x) = x, h(x) = e^x, F = {f, g, h}, il comando Regressione[L,F] calcola una funzione del tipo a + b x + c e^x che approssima i punti della lista.
Regressione[Lista di punti, Funzione]
Calcola una funzione di errore quadratico minimo, utilizzando i punti della lista. La Funzione deve dipendere da uno o più slider, presi come valori iniziali dei parametri da ottimizzare. L'iterazione è di tipo non lineare e può non convergere: in questo caso provare a modificare i valori degli slider in modo da ricercare un migliore valore iniziale.
Esempio: Sia a uno slider con intervallo da -5 a 5 e incremento 1. Il comando Regressione[{(-2, 3), (0, 1), (2, 1), (2, 3)}, a + x^2] restituisce -1 + x^2.
Note: Altri comandi di regressione: RegExp, RegCrescita, RegLin, RegLinX, RegLog, RegLogistica, RegPol, RegPot e RegSin.
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